Google hat letzte Woche Nano Banana vorgestellt – ein neues KI-Tool speziell für die Bildbearbeitung. - Hat jemand von euch es bereits ausprobiert? - Welche Ergebnisse habt ihr erzielt? - Seht ihr darin eine Alternative zu den etablierten Tools? Lasst uns Eindrücke und Erfahrungen austauschen … vielleicht bekommen wir so ein erstes Bild davon, was Nano Banana wirklich kann.

Michael Truell erzählte in einem Youtube Video mit dem Y-Combinator wie es zur Gründung von Cursor kam: Michael Truell erinnert sich lebhaft daran, wie sich die Gründungsgeschichte von Cursor entfaltet hat – ein Abenteuer, das am MIT begann und schließlich 2022 in einem eigenen Unternehmen mündete. Gemeinsam mit seinen drei Mitgründern Swale, Arvid und Aman verband ihn von Anfang an mehr als nur akademische Interessen: eine tiefe Leidenschaft fürs Programmieren und der Drang, mit Künstlicher Intelligenz etwas Großes zu schaffen. Frühe Leidenschaft, frühe KI Alle vier Gründer hatten schon als Jugendliche mit Code experimentiert. Ihre ersten Projekte hatten bereits einen klaren KI-Fokus:Einer von ihnen erforschte, wie man beim Reinforcement Learning für Roboter effizienter mit Daten umgehen kann. Ein anderer versuchte sich daran, mithilfe neuronaler Netze einen Google-Konkurrenten zu bauen. Auch die anderen arbeiteten an akademischen KI-Fragestellungen – die Technologie faszinierte sie, lange bevor sie zum Mainstream wurde. Zwei Schlüsselmomente im Jahr 2021 Das Jahr 2021 markierte eine Art Weckruf. Zwei Erlebnisse öffneten dem Team die Augen für das gewaltige Potenzial, das KI nun entfalten konnte: 1. GitHub Copilot: Als sie das Tool zum ersten Mal nutzten, war ihnen sofort klar, dass hier ein echter Durchbruch stattgefunden hatte. Zum ersten Mal fühlte sich KI nicht mehr nur wie ein Forschungsspielzeug an – sondern wie ein Werkzeug, das echte Probleme lösen konnte. 2. Scaling Laws: Die zweite Erkenntnis kam aus der Forschung – vor allem durch Veröffentlichungen von OpenAI. Diese zeigten, dass KI-Modelle auf ziemlich vorhersehbare Weise besser werden, wenn man sie mit mehr Daten und Rechenleistung versorgt. Die Gründer waren elektrisiert: Selbst wenn ihnen einmal die Ideen ausgehen sollten, könnten sie einfach "der Linie folgen" – immer dorthin, wo sich die KI technisch als Nächstes weiterentwickelt. Erster Anlauf: CAD statt Code Anfangs entschieden sie sich, einen KI-Copiloten für den Maschinenbau zu bauen – konkret für das computergestützte Design (CAD). Sie entwickelten dafür eigene 3D-Autovervollständigungsmodelle. Doch trotz erster Fortschritte merkten sie bald: Das war nicht ihr Terrain.

Hey zusammen, gibt’s hier in der Community schon Leute, die mit Lovable gearbeitet haben oder aktuell damit rumexperimentieren? Ich baue gerade eine Anwendung und bin begeistert von der Low-Code-Logik und den vielen Möglichkeiten – aber natürlich kommen auch immer wieder Fragen rund um Software Engineering, Prompting und Best Practices auf. Hat jemand Lust sich dies bezüglich zu vernetzen?

Welches Thema der KI interessiert oder beschäftigt dich gerade am meisten? Chat GPT, Text zu Video, Prompts, Automatisierungen, Apps bauen, Trends, Bildgenerierung oder oder oder .. ❓Worüber magst du mehr erfahren? Um so mehr Infos wir haben, um so besser können wir die Community für euch gestalten. Daher tippt am besten all eure Gedanken in die Kommentare. PS: Lest die Kommentare und verteilt Likes für Sachen, die euch auch interessieren. Geht gerne auch spezifisch auf Sachen ein und startet den Austausch innerhalb Kommentare. Dafür ist der KI Treffpunkt da. Wirbeln wir die Community mal auf. Bin gespannt eure aktuellen Themen zu lesen. 👩‍💻

Mittlerweile haben schon viele die verschiedenen KIs getestet. Wenn man nun diese (als Anfänger*in) in der kostenlosen, ganz einfachen Standard-Version nutzt..... z.B. meine Mutter mit 85 Jahren. Welche ist aus euerer Sicht diejenige, die ganz einfach zu bedienen, die besten Ergebnisse bringt?